NLP是智能电话机器人的耳朵,有了这项技术,机器人就能听懂客户说的意思,一起给出反响。经过语音识别体系,能够使机器人具有识别以及能够快速识别认客户对话的才能,在短时刻内对问题做出回应,进行人机交互对答。一起,因为交互分析体系选用抗噪性极强的深度神经学算法以及卷积神经网络算法（卷积神经网络的整体结构，也成为影响其工作效率和作用的重要因素。一个比较典型的做法，是首先对输入的图画打开一个大卷积核神经层加工，保证练习时刻得到控制的一起有用降低错误率。而且能够考虑以全衔接型的神经网络和Softmax回归作为算法结构的结束，输出概率最高的几个处理结果，便于衡量算法准确率。）,这就提高了机器人结束一问多回的高度理解力。
    深度学习技术既能够用于基于检索的模型，也能够用于生成式模型，但是chatbot范畴的研讨似乎正在向生成式模型方向发展。 像seq2seq这样的深度学习体系结构非常合适l来生成文本，研讨人员期望在这个范畴获得快速进展。 但是，我们依然处于建立合理、良好的生成式模型的初期阶段。现在上线的生产体系更可能是采用了基于检索的模型。对话越长，就越难完成自动化。 一种是短文本对话（更简单完成） ，其方针是为单个输入生成单个响应。 例如，你可能收到来自用户的特定问题，并回复相应的答案。 另一种是很长的说话（更难完成） ，说话过程会阅历多个转折，需要跟踪之前说过的话。 客户服务中的对话通常是触及多个问题的长时刻对话。
     自然语言处理在智能电话机器人中很重要，因而,电话机器人就具有了最基本的语言交流才能。